中国电信
研发工程师
研发工程师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Pytorch
Rag
Tensorflow
大模型
机器学习
深度学习
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
央企大模型研发岗、技术前沿、薪资稳定带高原补贴，但地处西藏阿里偏远地区、生活条件艰苦。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3万
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2560 个在招 · 其中机器学习工程 34 个
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大模型相关的研发与工程落地工作，包括模型训练、微调、推理部署及Agent智能体开发
要求具备扎实的深度学习理论基础及丰富的项目实践经验，推动前沿AI技术在实际业务中的应用
最低要求
具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉 Transformer/Attention 等主流网络架构，了解国内外主流大模型技术路线、产品特性及生态体系（如 OpenAI、DeepSeek、Qwen 等）
熟练掌握 PyTorch、TensorFlow 等至少一种深度学习框架，精通 Python/C++ 编程，熟悉 Linux 系统及 Docker 容器化技术
了解大模型训练、微调（SFT/LoRA 等）、推理部署（vLLM 等）、RAG 检索增强、提示工程及 Agent 智能体开发
具备良好的编程能力、数据分析能力与算法工程化能力，能跟踪大模型前沿研究成果并推动工程落地
执行力强，有团队合作精神，具备较强的抗压能力与学习能力
工作职责
担任研发项目经理（实际侧重AI大模型算法研发），负责大模型技术的工程化落地，包括模型训练、微调、推理部署及Agent智能体开发，跟踪前沿技术并推动业务应用
优先资格
有大模型训练 / 微调 / 推理项目实践经验，或在 CVPR、NeurIPS、ICML 等国际会议期刊发表论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托中国电信的丰富数据与算力资源，能接触到大模型在通信、政企等核心业务场景的落地机会
- 央企平台稳定性高，且西藏地区可能有相应的高原补贴与福利保障
- 阿里地区地处高原偏远地带，自然环境与生活条件相对艰苦，对个人的身体素质和适应能力是较大考验
- 大模型技术迭代极快，需要持续保持高强度的学习与抗压能力
- 适合具备扎实AI算法基础、渴望在央企大平台推动大模型落地，且能适应高原偏远地区工作环境的研发人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从大模型算法工程师向资深算法专家或AI技术架构师发展
- 也可向AI研发项目经理或技术管理方向转型，负责更大规模的AI项目统筹
- 负责大模型相关算法的研发与工程化落地，包括模型训练、微调（SFT/LoRA）及推理部署
- 开发基于RAG和Agent的智能体应用，跟踪前沿大模型技术并推动实际业务场景应用
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，精通PyTorch/TensorFlow及Python/C++编程
- 熟悉大模型生态及工程化技术栈（如vLLM、Docker、Linux），具备算法工程化与数据分析能力
申请策略
- 提前了解中国电信在AI及大模型领域的战略布局（如星辰大模型），面试时可结合通信行业场景提出大模型应用构想
- 重点突出大模型训练、微调及推理部署的完整项目经验，展示在PyTorch、vLLM、RAG等技术栈上的工程落地能力
- 若有顶会论文或知名大模型开源贡献，务必放在显眼位置
- 深入掌握大模型推理加速技术（如vLLM、TensorRT-LLM）及Agent开发框架
- 提升算法在资源受限环境下的工程化部署与优化能力
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出在算力受限或复杂业务场景下，如何通过算法优化和工程手段（如量化、分布式推理）解决实际问题，并量化业务收益
- 请详细介绍你参与过的大模型微调（SFT/LoRA）项目，遇到了哪些显存或算力瓶颈，如何解决的？
- 在推理部署方面，你如何使用vLLM或其他框架优化大模型的吞吐量和延迟？
- 请谈谈你对RAG检索增强生成的理解，如何优化召回率和生成质量？
- 在偏远地区或算力受限环境下，如何平衡模型效果与推理成本？
- 复习Transformer底层原理及主流大模型架构差异，准备1-2个完整的大模型落地项目案例
- 了解中国电信“星辰”大模型的相关公开资料及通信行业的AI应用场景
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活30
使命价值70
薪资福利
75中等
央企平台提供稳定的薪资与福利保障，结合西藏阿里地区的高原及艰苦边远补贴，整体薪酬具备一定竞争力，但受限于地区经济水平，上限可能不及一线城市互联网企业。
薪资信号未披露（AI估算：2千–4万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦当前最热门的大模型与Agent技术，能接触到前沿AI技术在大型央企核心业务中的落地场景，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Transformer、PyTorch、TensorFlow、Python、C++、Docker、SFT、LoRA、vLLM、RAG、Agent
成长机会跟踪大模型前沿研究成果并推动工程落地
业务类型ambiguous
工作生活
30较低
工作地点位于西藏阿里地区，自然环境较为艰苦，生活便利度与医疗条件不及中东部城市，对WLB和生活舒适度有较大挑战。
工作模式未明确
办公地点郊区/偏远地区
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
参与国家级通信央企的大模型研发，推动AI技术在通信及政企行业的数字化转型，具有一定的社会价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs